随着计算、平板电脑、智能手机、支持GPS的设备和游戏系统以及汽车、住宅和工业应用的市场不断变化,电子行业正在蓬勃发展。移动功能的增加,包括芯片级集成度的提高、更小的外形尺寸、更低的功耗要求、5G的加速以及更大、更亮的屏幕,是推动消费决策的几个因素。这极大地扩大了对半导体的需求,但也给这个资产密集型行业带来了新的挑战,因为需求越来越不稳定,产品生命周期越来越短,需要更快的上市时间。
因此,半导体制造商正在努力优化内部资产利用率,同时在复杂的全球供应网络中平衡客户服务承诺和适当的库存水平。
这些市场动态和挑战也增加了供应链风险。只有那些灵活高效的公司才能在这种环境中生存。领先的半导体公司认识到,他们需要基于机器学习的数字供应链管理技术,以支持客户承诺和企业在这个快速变化的市场中实现盈利和灵活性的目标。
具体而言,他们需要一个集成的数字供应链平台,使他们能够: • 更好地按地区和客户感知和预测不断变化的全球需求 • 实现快速需求/供应匹配(RDSM),以实现快速“假设”情景分析和快速决策 • 以高可靠性满足客户订单提交日期 • 同步企业规划以优化资产利用率和交付性能 • 平衡客户服务承诺与细分市场不同的库存水平 • 最大限度地降低供应链风险, 同时提高财务绩效
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